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Enregistrement W4392518216 · doi:10.1186/s12909-024-05141-7

The co-development and evaluation of an e-learning course on spinal cord injury physical activity counselling: a randomized controlled trial

2024· article· en· W4392518216 sur OpenAlexafffund
Femke Hoekstra, Heather L. Gainforth, Rogier Broeksteeg, Stephanie Corras, Delaney Collins, Electra Eleftheriadou, Sonja Gaudet, Emily E. Giroux, Laura S. Kuipers, Shannon McCallum, K. Jasmin, Erica de Passillé, Diane Rakiecki, Shannon Rockall, Rita J. G. van den Berg-Emons, Anniek van Vilsteren, Megan Williamson, Jereme Wilroy, Kathleen A. Martin Ginis

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensCommunity Based Research CentrePraxis Spinal Cord InstituteDalhousie UniversityHorizon Health NetworkGF Strong Rehabilitation CentreSt. Lawrence CollegeUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesSpinal Cord Injury BCQueen's UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan CampusResearch CanadaOkanagan CollegeKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesMichael Smith Health Research BCCraig H. Neilsen Foundation
Mots-clésRandomized controlled trialIntervention (counseling)UsabilityMedicineMedical educationConversationBest practicePhysical therapyPsychologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Health, fitness and lifestyle professionals can play important roles in promoting physical activity in groups at risk of developing an inactive lifestyle, such as people with spinal cord injury (SCI). Tailored counselling is a promising tool to promote and improve physical activity levels. To support professionals to effectively have a conversation about physical activity with clients with SCI, evidence-based training and resources are needed. This project aimed to (1) co-develop an e-learning course on best practices for SCI physical activity counselling and, (2) examine the effectiveness and usability of this course. METHODS: Guided by the technology-enhanced learning (TEL) evaluation framework, we used a systematic, multistep approach to co-develop and evaluate an e-learning course. The development process was informed by input and feedback from a diverse group of end-users and experts (n > 160) via online surveys and (think-aloud) interviews. A randomized controlled trial was used to compare learning outcomes (post-knowledge and self-efficacy) between participants who completed the course (intervention group) and the wait-listed control group. Usability, learning experiences, and satisfaction were assessed among all participants. RESULTS: Forty-one participants (21 intervention-group; 20 control-group) with various backgrounds (e.g., lifestyle counsellors, physiotherapists, occupational therapists, recreation therapists, fitness trainers) enrolled in the randomized controlled trial. After completing the course, participants in the intervention group showed significantly improved knowledge on the best practices for SCI physical activity counselling and higher self-efficacy for using these best practices in conversations with clients with SCI compared to the control group (p <.001). Participants reported above average usability scores, positive learning experiences, and high levels of satisfaction when completing the course. CONCLUSION: We used a systematic, multi-step, theory-informed approach to co-develop and evaluate an evidence-based e-learning course on SCI physical activity counselling to support professionals to promote physical activity in their daily practices. The overall positive findings demonstrate that the e-learning course is feasible and ready for further implementation in various health and community settings. Implementation of the e-learning course can help professionals improve the physical activity support they provide to their clients, and subsequently increase physical activity participation in people with SCI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,425 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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